그래프 유형: 데이터를 표현하는 다양한 방법

과학적 성격의 모든 연구는 일련의 데이터를 기반으로 지원됩니다. 제대로 분석하고 해석합니다. 인과 관계 또는 상관 관계를 추출할 수 있는 지점에 도달하려면 여러 관찰을 관찰해야 합니다. 서로 다른 경우 또는 동일한 주제에 대해 동일한 관계가 있음을 위조 및 확인할 수 있습니다. 시간. 그리고 이러한 관찰이 이루어지면 획득한 데이터의 빈도, 평균, 모드 또는 분산과 같은 측면을 고려해야 합니다.

연구자 자신의 이해와 분석을 용이하게 하기 위해 그리고 데이터와 결론이 다른 세계에서 오는 곳에서는 해석하기 쉬운 시각적 요소를 사용하는 것이 매우 유용합니다: 그래프 또는 제도법.

보여주고자 하는 내용에 따라 다양한 유형의 그래프를 사용할 수 있습니다. 이 기사에서 다양한 유형의 그래프를 볼 수 있습니다. 통계를 사용하여 연구에 사용됩니다.

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그래픽

그래픽이라고 하는 통계 및 수학적 수준에서 표현되고 해석될 수 있는 시각적 표현 일반적으로 숫자 값입니다. 그래프 관찰에서 추출할 수 있는 여러 정보 중에서 다음의 존재를 찾을 수 있습니다. 변수와 발생 정도, 빈도 또는 특정 항목의 출현 비율 간의 관계 가치.

이 시각적 표현은 합성된 방식으로 데이터를 표시하고 이해할 때 지원 역할을 합니다. 조사 중에 수집되어 분석을 수행하는 연구원과 다른 사람 결과를 이해할 수 있고 참조로 사용하기 쉽습니다., 새로운 조사 및 메타 분석을 수행하기 전에 고려해야 할 정보 또는 대조 지점으로.

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그래프의 종류

매우 다양한 유형의 그래픽이 있으며 일반적으로 표현하려는 내용이나 단순히 작성자의 선호도에 따라 둘 중 하나를 적용합니다. 다음은 가장 잘 알려져 있고 가장 일반적인 것입니다.

1. 바 그래픽

모든 유형의 차트 중에서 가장 잘 알려지고 사용되는 것은 막대 그래프 또는 차트입니다. 여기에서 데이터는 서로 다른 값을 나타내는 두 개의 데카르트 축(좌표 및 가로 좌표)에 포함된 막대 형태로 표시됩니다. 데이터를 나타내는 시각적 측면은 해당 막대의 길이입니다., 그 두께는 중요하지 않습니다.

일반적으로 다른 조건이나 이산 변수의 빈도를 나타내는 데 사용됩니다(예: 특정 값만 될 수 있는 주어진 샘플에서 홍채의 다른 색상의 빈도). 가로 좌표에는 하나의 변수만 관찰되고 좌표에는 빈도가 관찰됩니다.

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2. 파이 또는 섹터 차트

"치즈" 형태의 매우 일반적인 그래프이기도 합니다. 이 경우 데이터 표현이 수행됩니다. 조사 된 변수의 값이있는만큼 많은 부분으로 원을 나누고 각 부분을 갖는 방식으로 수행됩니다. 부분 전체 데이터 내 빈도에 비례하는 크기. 각 섹터는 우리가 작업하는 변수의 값을 나타냅니다.

이러한 유형의 그래프 또는 다이어그램은 백분율 값(각 값의 백분율)을 사용하여 합계 내 사례의 비율을 표시할 때 일반적입니다.

3. 히스토그램

언뜻 보기에 막대 그래프와 매우 유사하지만 히스토그램은 통계적 수준에서 더 중요하고 신뢰할 수 있는 그래프 유형 중 하나입니다. 이 경우 막대는 데카르트 축을 통해 특정 빈도를 나타내는 데에도 사용됩니다. 그러나 평가된 변수의 특정 값의 빈도를 설정하는 데 그 자체를 제한하는 대신 전체를 반영합니다. 간격. 따라서 다양한 값이 관찰되며 이는 또한 길이가 다른 간격을 반영하게 될 수 있습니다..

이를 통해 빈도뿐만 아니라 값의 연속체 분산도 관찰할 수 있어 확률을 추론하는 데 도움이 될 수 있습니다. 일반적으로 시간과 같은 연속 변수 앞에 사용됩니다.

4. 라인 차트

이 유형의 그래프에서 선은 다음과 같은 용도로 사용됩니다. 독립 변수와 관련하여 종속 변수의 값을 구분합니다.. 또한 동일한 그래프(다른 선 사용)를 사용하여 동일한 변수 또는 다른 조사의 값을 비교하는 데 사용할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 변수의 진화를 관찰하는 데 사용되는 것이 일반적입니다.

이러한 유형의 그래픽의 명확한 예는 빈도 다각형입니다. 그 작업은 막대 대신 점을 사용하지만 히스토그램의 작업과 거의 동일합니다. 이 두 점 사이의 기울기를 설정하고 독립 변수와 관련된 다른 변수 간의 비교 또는 의 효과에 관한 조사의 척도와 같은 동일한 변수를 사용한 다른 실험의 결과 치료, 다양한 전처리 및 후처리 데이터 관찰.

8. 산포도

분산 그래프 또는 xy 그래프는 관찰에 의해 얻은 모든 데이터가 데카르트 축을 통해 점의 형태로 표현되는 일종의 그래프입니다. x축과 y축은 각각 종속변수와 독립변수의 값을 나타낸다. 또는 어떤 유형의 관계를 나타내는 경우 관찰되는 하나의 두 변수.

포인트는 각 관찰에 반영된 값을 나타내며 시각적 수준에서 데이터 분산 수준을 관찰할 수 있는 포인트 클라우드를 나타냅니다.

변수 사이에 관계가 있는지 여부는 미적분으로 관찰할 수 있습니다. 예를 들어 다음과 같은 라인의 존재를 확인하기 위해 일반적으로 사용되는 절차입니다. 변수와 관계 유형 사이에 관계가 있는지 확인할 수 있는 선형 회귀 기존의.

9. 상자 수염 플롯

상자 그림은 데이터의 분산과 값을 그룹화하는 방법을 관찰하기 위해 사용되는 경향이 있는 그래프 유형 중 하나입니다. 그것은 사 분위수 계산에서 시작됩니다. 데이터를 4등분으로 나눌 수 있습니다.. 따라서 문제의 "상자"를 구성할 총 3개의 사분위수(두 번째는 데이터의 중앙값에 해당함)를 찾을 수 있습니다. 소위 위스커는 극단값을 그래픽으로 표현한 것입니다.

이 그래프 간격을 평가할 때 유용합니다., 뿐만 아니라 사 분위수 값과 극단 값에서 데이터의 분산 수준을 관찰합니다.

10. 영역 차트

이 유형의 그래프에서는 선 그래프에서 발생하는 것과 유사한 방식으로 종속 변수와 독립 변수 간의 관계가 관찰됩니다. 처음에는 변수의 다른 값을 표시하는 점을 연결하는 선이 만들어집니다. 그러나 그 아래에 있는 모든 것도 포함됩니다. 이 유형의 그래프를 사용하면 누적을 볼 수 있습니다(주어진 지점에는 그 아래에 있는 항목이 포함됨).

이를 통해 다양한 샘플의 값을 측정하고 비교할 수 있습니다(예: 두 사람, 회사, 국가, 동일한 두 레코드에 의해 얻은 결과 가치….). 서로 다른 결과를 누적하여 다양한 샘플 간의 차이점을 쉽게 관찰할 수 있습니다.

11. 픽토그램

그림 문자는 막대 또는 원과 같은 추상 요소의 데이터를 나타내는 대신 그래프로 이해됩니다. 조사 중인 주제의 요소가 사용됨. 이런 식으로 더 시각적입니다. 그러나 그 동작은 막대 그래프와 유사하며 동일한 방식으로 주파수를 나타냅니다.

12. 지도 작성법

이 그래프는 역학 분야에서 유용하며 특정 변수 값이 더 크거나 더 적은 빈도로 나타나는 지리적 구역 또는 영역을 나타냅니다. 주파수 또는 주파수 범위는 색상(이해하려면 범례가 필요함) 또는 크기를 사용하여 표시됩니다.